论文分享|NeurIPS2023|LLaVA-视觉指令微调

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已于 2024-07-11 08:13:17 修改

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分类专栏： NLP/IR知识分享文章标签：人工智能语言模型自然语言处理

于 2024-07-11 08:13:07 首次发布

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分享一篇以LLM为核心的多模态语言模型工作LLaVA，仅仅通过在CLIP和Vicuna间使用一个线性投射层连接的方式完成多模态聊天。

论文题目：Visual Instruction Tuning

来源：NeurIPS2023/威斯康星大学麦迪逊分校

方向：LLM、MLLM

开源地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVA

摘要

使用机器生成的指令遵循数据对大型语言模型（LLM）进行指令微调已被证明可以提高新任务的零样本能力，但这种思想在多模态领域的探索较少。我们首次尝试仅使用GPT-4的语言模型来生成多模态语言-图像指令跟随数据。通过利用这些生成的数据进行指令微调，我们引入了LLaVA：大型语言和视觉助手（Large Language and Vision Assistant），这是一个端到端训练的大型多模态模型（LMM Large Multimodal Models**）**，它连接了视觉编码器和LLM，用于通用的视觉和语言理解。

为了便于未来对视觉指令遵循的研究，我们构建了两个具有挑战性的面向应用任务的评估基准。我们的实验表明，LLaVA显示出令人印象深刻的多模态聊天能力，有时在没看过的图像/指令上表现出堪比多模态GPT-4的行为，在混合多模态指令跟随数据集上，得分相当于GPT-4的85.1%。当对科学QA进行微调时，LLaVA和GPT-4的协同作用达到了92.53%的最先进的准确率。我们开源了GPT-4生成的视觉指令微调数据、模型和代码。

GPT辅助的视觉指令数据生成

大量图像-标题对易获取，比如CC和LAION，但是指令遵循数据较少

给定一个图像-标题对 (𝑋𝑣,𝑋𝑐) ，最简单的构造指令数据方式为，先提示GPT4得到一系列的问题 𝑋𝑞 ，之后就可以组成指令遵循数据： 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛:𝑋𝑞𝑋𝑣<𝑆𝑇𝑂𝑃>𝐴𝑠𝑠𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡:𝑋𝑐<𝑆𝑇𝑂𝑃> ，尽管很简单，但是这种方式不管是指令还是回复都缺乏多样性和推理深度。这种方式称为简单扩展方式

为了解决这两个问题，我们使用了GPT4和ChatGPT中的语言模型作为强大的教师。为了将图像转换为可以用于提示GPT的纯文本，我们使用了两种符号表示：

从不同方面描述图像的标题。
Bounding Box，包含每个box的坐标以及相应的概念文本。

利用这些符号表示，我们使用COCO的图像生成了三种类型的指令遵循数据，如下图所示。对每种类型，我们首先人工设计了一些样例作为种子样例来提示GPT-4，以下是三种类型：

对话（Conversation）。我们设计了一个AI助手和一个问关于这张图像的人之间的对话。答案的语气就好像AI助手看到了图像并回答问题。本文对每张图像的视觉内容提出了一组不同的问题，包括对象类型、对象计数、对象动作、对象位置、对象之间的相对位置，最终只考虑有明确答案的问题。
详细描述（Detailed Description）。为了为每张图像引入丰富且全面的描述，我们利用GPT4创建了一个问题列表，对每张图像，我们随机从问题列表中选取一个问题提示GPT4生成详细的描述。
复杂推理（Complex Reasoning)。这种问题的答案需要符合逻辑的一步一步的推理流程

我们创建了158K不同的语言-图像指令遵循数据，包含58K的对话，23K的详细描述，77K的复杂推理。早期实验中，本文同时使用了ChatGPT和GPT4，同时发现GPT4能够一致地提供更高质量的指令遵循数据，比如空间推理。

视觉指令微调

架构

本文使用Vicuna作为LLM 解码器，因为它在公开模型中取得了最好的指令遵循能力。CLIP ViT-L/14作为视觉编码器。本文使用了一个简单的线性层来将图像特征转换到词语编码空间，从而可以将转换后的视觉表征token序列与问题的文本token序列拼接起来，输入语言模型得到回复。

训练

为每张图像，我们构建了多轮对话数据 (𝑋𝑞1,𝑋𝑎1…,𝑋𝑞𝑇,𝑋𝑎𝑇) ，具体每一轮的query构建方式如下，第一轮包含了图像和问题文本（token顺序随机），之后每一轮仅包含问题文本。

我们使用自回归训练目标来进行指令微调：

具体来说是如下的指令序列格式：

本文提出了两阶段指令微调策略：

阶段1：特征对齐预训练（Pre-training for Feature Alignment）：从CC3M中过滤出595K条图文对，使用简单扩展方式得到相应的简单指令微调数据。利用这些数据，冻住LLM和CLIP，只训练投射层，从而将转换后的视觉特征与LLM的词编码对齐。（注意，这里的预训练和普通LLM的预训练差异还是很大的，本质上其实是单轮对话数据微调。
阶段2：端到端微调（Fine-tuning End-to-End）：冻住CLIP，训练投射层和LLM，本文考虑了两种具体使用场景：
多模态聊天机器人：使用158K指令数据进行微调，其中对话数据为多轮，其他两种数据为单轮，均匀采样进行训练。
科学问答：在ScienceQA基准上微调。

实验

所有模型都使用8张A100进行训练，和Vicuna超参保持一致。我们在过滤后的CC-595K子集上对模型预训练1个epoch，学习率为2e-3，批大小为128。并对提出的LLaVA-Instruct-158K数据集进行微调3个epoch，学习率为2e-5，批大小为32。

多模态聊天机器人

以下展示了一个demo，LLaVA对于没见过的图像仍然展现出比三个LMM更好的回答效果

在两个评估基准上，使用GPT4对回复进行自动评估，使用所有数据进行微调的LLaVA都取得了领先效果。LLaVA-Bench (COCO)从COCO-Val-2014中构建，LLaVA-Bench (In-the-Wild)从各种类型图像中构建。

局限性

部分视觉问题可能需要检索增强辅助回答（无法准确回复某道菜对应的餐馆）
有时LLaVA会简单把图像token序列简单看成bag of patches，无法捕捉到复杂语义（无法区分“草莓味酸奶”和“草莓和酸奶”）

科学问答

LLaVA自身表现良好，结合GPT4可以互相取长补短。此外有趣的是，不依赖于图像的GPT4语言模型本身已经可以获得很好的效果。

科学问答消融实验

视觉特征：使用CLIP的倒数第二层的表征比最后一层的表征表现更好，这可能与CLIP最后一层更关注全局特征以及抽象属性有关，而倒数第二层则可以更多地关注局部特征，对于具体的图像细节更有用。
思维链：类似CoT的先推理的提示策略，收敛速度快，但不能提升太多性能。
预训练：跳过预训练直接微调，发现效果会变差。
模型大小：模型越大效果越好。